该研究方向聚焦于数据驱动的智能药物设计与精准诊疗，核心在于利用人工智能方法对多源生物医学数据进行建模与解析，实现从“经验驱动”向“数据与机制协同驱动”的转变。重点围绕脑科学相关疾病，如阿尔茨海默病、脑肿瘤及神经退行性疾病，挖掘疾病发生发展的关键分子网络与动态调控规律。

通过融合机器学习、图神经网络与多模态医学影像分析技术，构建可解释的疾病预测与治疗响应模型，从而实现药物靶点识别、治疗路径优化以及个体化诊疗策略设计。该方向强调AI for Science范式下的闭环研究体系，即数据采集—机制学习—预测设计—实验验证的协同迭代。

整体目标是推动脑科学与人工智能深度融合，发展面向复杂神经系统疾病的智能化诊疗新方法。